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山东大学学报(工学版)

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

Deep Web搜索技术进展综述

赵志宏1,2,黄蕾2,刘峰2,陈振宇1,2   

  1. 1. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室, 江苏 南京 210093; 2. 南京大学软件学院, 江苏 南京 210093
  • 收稿日期:2009-03-20 修回日期:1900-01-01 出版日期:2009-04-16 发布日期:2009-04-16
  • 通讯作者: 赵志宏

A survey of search technologies in Deep Web

ZHAO Zhihong 1,2, HUANG Lei 2, LIU Feng2, CHEN Zhenyu 1,2   

  1. 1. State Novel Software Technology Key Laboratory of Nanjing University, Nanjing 210093, China;
    2. Software Institute of Nanjing University, Nanjing 210093, China
  • Received:2009-03-20 Revised:1900-01-01 Online:2009-04-16 Published:2009-04-16

摘要:

搜索技术用于帮助用户从海量网络资源中快速获取与自己当前需求相关的信息.针对传统搜索技术的局限性,对“深层网络”中的搜索技术进行了综述,并从关键技术、搜索引擎框架等方面进行了系统性的阐述.

关键词: 深层网络, 搜索技术, 信息抽取, 结果集成

Key words: Deep Web, search technology, information extraction, result integration

中图分类号: 

  • TP311
[1] 屈波1 ,徐宝文1,2 ,聂长海1,2 . 补充生成测试用例的优先级设定与动态调整算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(2): 137-140.
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